{"id":16537,"date":"2024-11-04T09:17:12","date_gmt":"2024-11-04T17:17:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=16537"},"modified":"2025-06-13T21:54:18","modified_gmt":"2025-06-14T04:54:18","slug":"introducing-capella-columnar-sdks-for-real-time-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/introducing-capella-columnar-sdks-for-real-time-analytics\/","title":{"rendered":"Presentaci\u00f3n de Capella Columnar SDKs: Potenciando la anal\u00edtica de datos moderna"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Couchbase sigue a la cabeza de la anal\u00edtica de datos de alto rendimiento con la introducci\u00f3n de SDK para <\/span><b>Capella Columnar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">su base de datos anal\u00edtica de \u00faltima generaci\u00f3n, dise\u00f1ada para an\u00e1lisis JSON en tiempo real sin ETL y con opciones de escritura operativa. Para los desarrolladores que necesitan un acceso r\u00e1pido y fiable a bases de datos columnares, estos SDK ofrecen una integraci\u00f3n perfecta en m\u00faltiples lenguajes de programaci\u00f3n. Tanto si desarrolla en <\/span><b>Java<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">o <\/span><b>Node.js<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, los SDK Columnar de Capella le permiten aprovechar las capacidades avanzadas de la base de datos anal\u00edtica de Couchbase con un esfuerzo m\u00ednimo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En esta entrada del blog, exploraremos las principales caracter\u00edsticas, ventajas y casos de uso del reci\u00e9n lanzado <\/span><b>SDK de columnas Capella<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">-mostrando c\u00f3mo simplifican las operaciones de datos para los desarrolladores que trabajan en aplicaciones intensivas en datos. Tambi\u00e9n mostramos ejemplos de c\u00f3digo para ilustrar la sencillez y coherencia de nuestro enfoque.<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/blog-columnar-sdk-diagram.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-16542 size-large\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/blog-columnar-sdk-diagram-1024x711.png\" alt=\"\" width=\"900\" height=\"625\" srcset=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/blog-columnar-sdk-diagram-1024x711.png 1024w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/blog-columnar-sdk-diagram-300x208.png 300w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/blog-columnar-sdk-diagram-768x534.png 768w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/blog-columnar-sdk-diagram-1320x917.png 1320w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/blog-columnar-sdk-diagram.png 1445w\" sizes=\"auto, (max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/><\/a><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">SDK espec\u00edficos para an\u00e1lisis en tiempo real<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Uno de los principales puntos fuertes de los SDK Columnar de Capella es su capacidad para optimizar el acceso a los datos y el rendimiento de las consultas, lo que los hace ideales para cargas de trabajo anal\u00edticas a gran escala. A medida que las organizaciones dependen cada vez m\u00e1s de la anal\u00edtica de datos en tiempo real y del procesamiento por lotes, la eficiencia de las consultas y la gesti\u00f3n de recursos se convierten en aspectos cr\u00edticos.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los SDK de Capella Columnar se han dise\u00f1ado teniendo en cuenta estas necesidades y ofrecen una serie de funciones que ayudan a los desarrolladores a ajustar las interacciones de datos y garantizar un alto rendimiento, incluso en condiciones exigentes. Los SDK se han construido desde cero espec\u00edficamente para ofrecer un alto rendimiento y fiabilidad sin tomar atajos (como envoltorios sobre API, etc.).<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los SDK de Capella Columnar se basan en tres pilares fundamentales:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Facilidad de desarrollo<\/b><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Los desarrolladores pueden interactuar con la base de datos columnar de Couchbase dentro de su pila tecnol\u00f3gica existente sin necesidad de herramientas o configuraciones adicionales. Los SDKs soportan nativamente cada lenguaje, ofreciendo <\/span><b>API idiom\u00e1ticas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que resulten naturales para los desarrolladores.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>API detectables<\/b><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Los SDK est\u00e1n dise\u00f1ados con una API totalmente detectable. Esto significa que dentro de su <\/span><b>IDE<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Obtendr\u00e1 autocompletado autom\u00e1tico y sugerencias para funciones, clases y par\u00e1metros, lo que acelerar\u00e1 su ciclo de desarrollo. Ya no tendr\u00e1s que buscar los m\u00e9todos adecuados: el SDK te guiar\u00e1 mientras construyes.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Robustez<\/b><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Creados pensando en el rendimiento, los SDK ofrecen funciones avanzadas como <\/span><b>gesti\u00f3n de conexiones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>tratamiento de errores<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>tiempos de espera<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">y <\/span><b>reintentos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Estas capacidades garantizan que su aplicaci\u00f3n permanezca estable incluso en entornos de alta carga o tolerantes a fallos.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Plataformas e idiomas<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los SDK de Capella Columnar admiten un conjunto diverso de plataformas y lenguajes, entre los que se incluyen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Idiomas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Java (17+), Python (3.9-3.12), Node.js (v20, v22)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Sistemas operativos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Linux, Windows, macOS (incluida la compatibilidad con procesadores ARM como AWS Graviton y Apple M1).<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al ofrecer compatibilidad con todas estas plataformas, Couchbase garantiza que los desarrolladores puedan implantar sus aplicaciones en diversos entornos, desde infraestructuras en la nube hasta sistemas locales.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_16539\" style=\"width: 910px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image2.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-16539\" class=\"wp-image-16539 size-large\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image2-1024x534.png\" alt=\"\" width=\"900\" height=\"469\" srcset=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image2-1024x534.png 1024w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image2-300x156.png 300w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image2-768x400.png 768w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image2-1536x801.png 1536w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image2-1320x688.png 1320w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image2.png 1999w\" sizes=\"auto, (max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-16539\" class=\"wp-caption-text\">Figura 2. Consulte la documentaci\u00f3n del SDK para conocer cualquier cambio en el soporte de idiomas\/plataformas<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Couchbase da prioridad a la preparaci\u00f3n para el futuro manteniendo la compatibilidad con versiones anteriores del SDK, lo que permite a los desarrolladores actualizar sus aplicaciones sin temor a romper los cambios. Este compromiso garantiza que, a medida que se introducen nuevas caracter\u00edsticas y mejoras, las funcionalidades existentes permanecen intactas, lo que permite a las organizaciones aprovechar las \u00faltimas capacidades al tiempo que preservan sus flujos de trabajo establecidos.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">C\u00f3mo ayudan los SDK Columnar de Capella a los datos maestros a escala<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En <\/span><b>SDK de columnas de Couchbase Capella<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ofrecen un completo conjunto de herramientas para gestionar eficazmente el an\u00e1lisis de datos a gran escala, centr\u00e1ndose en la coherencia, el rendimiento y la escalabilidad.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">He aqu\u00ed un resumen de las principales caracter\u00edsticas:<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><strong>API unificada en todos los idiomas<\/strong><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Los SDK de Capella Columnar proporcionan un <\/span><b>API coherente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en idiomas como <\/span><a href=\"https:\/\/docs.couchbase.com\/java-columnar-sdk\/current\/hello-world\/overview.html\"><b>Java<\/b><\/a><b>, <\/b><a href=\"https:\/\/docs.couchbase.com\/python-columnar-sdk\/current\/hello-world\/overview.html\"><b>Python<\/b><\/a><b>y <\/b><a href=\"https:\/\/docs.couchbase.com\/nodejs-columnar-sdk\/current\/hello-world\/overview.html\"><b>Node.js<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">simplificando la colaboraci\u00f3n entre equipos y permitiendo a los desarrolladores cambiar de un idioma a otro manteniendo una experiencia de desarrollo unificada.<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><strong>Gesti\u00f3n de datos y ejecuci\u00f3n de consultas simplificadas<\/strong><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Estos SDK ofrecen un acceso intuitivo a <\/span><b>\u00e1mbitos y colecciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">con soporte tanto para <\/span><b>llamadas a la API s\u00edncronas y as\u00edncronas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Para la ejecuci\u00f3n de consultas, permiten consultas SQL++ flexibles con opciones para <\/span><b>Lecturas con b\u00fafer<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (para conjuntos de datos en memoria) y <\/span><b>Lecturas en streaming<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (para el procesamiento en tiempo real de grandes conjuntos de datos), optimizando el rendimiento en funci\u00f3n de las necesidades operativas.<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><strong>Gesti\u00f3n de conexiones resistentes y tratamiento de errores<\/strong><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Los SDK se ajustan autom\u00e1ticamente a <\/span><b>cambios en la topolog\u00eda de la base de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, garantizando un funcionamiento sin problemas durante <\/span><b>failovers<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><b>reequilibra<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Tambi\u00e9n cuentan con <\/span><b>reintentos autom\u00e1ticos de consulta<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y proporcionar <\/span><b>borrar mensajes de error<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> alineado con Couchbase <\/span><a href=\"https:\/\/docs.couchbase.com\/server\/current\/analytics\/error-codes.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">C\u00f3digos de error de Analytics<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> para ayudar a resolver r\u00e1pidamente los problemas.<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><strong>Compatibilidad multiplataforma y flexibilidad de versiones<\/strong><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Con soporte para m\u00faltiples entornos como <\/span><b>Linux, Windows, MacOS<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">y <\/span><b>Procesadores ARM<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Los SDK ofrecen flexibilidad en todas las infraestructuras. Su sitio <\/span><b>marco de API versionada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> garantiza la compatibilidad con las nuevas funciones de Couchbase, lo que permite a los desarrolladores integrar las actualizaciones sin problemas de compatibilidad.<\/span><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><strong>Escalabilidad y arquitectura distribuida<\/strong><\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Los SDK de Capella Columnar aprovechan la tecnolog\u00eda de Couchbase <\/span><b>arquitectura distribuida<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para la partici\u00f3n autom\u00e1tica de datos y <\/span><b>Replicaci\u00f3n entre centros de datos (XDCR)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Esto permite un escalado sin fisuras a trav\u00e9s de m\u00faltiples nodos y regiones, garantizando <\/span><b>alta disponibilidad<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y eficiente <\/span><b>distribuci\u00f3n mundial de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> a medida que crecen las aplicaciones.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Casos pr\u00e1cticos para Capella Columnar SDKs<\/span><\/h2>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">An\u00e1lisis de datos en tiempo real<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para las organizaciones que realizan an\u00e1lisis en tiempo real, los SDK Columnar de Capella simplifican el procesamiento de datos. Con <\/span><b>soporte de consultas en tiempo real<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">los desarrolladores pueden procesar los datos entrantes fila por fila, lo que resulta perfecto para situaciones como las siguientes <\/span><b>an\u00e1lisis de registros<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>Datos de sensores IoT<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">o <\/span><b>transacciones financieras en tiempo real<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<h4><span style=\"font-weight: 400;\">Ejemplo de uso de la orientaci\u00f3n publicitaria<\/span><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Un caso de uso de an\u00e1lisis en tiempo real con los SDK de Capella Columnar podr\u00eda implicar la integraci\u00f3n de datos de flujo de clics o interacci\u00f3n web desde, por ejemplo, un bucket de S3 para impulsar la entrega de anuncios justo a tiempo. En este escenario, los datos de flujo de clics, que capturan las interacciones del usuario en tiempo real en un sitio web, se transmiten a Capella Columnar mediante configuraciones de enlaces externos. Los SDK permiten una consulta r\u00e1pida y eficiente de estos datos a medida que llegan, utilizando consultas SQL++ flexibles para analizar el comportamiento del usuario sobre la marcha.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al mismo tiempo, los datos de perfil de usuario almacenados en una base de datos NoSQL o relacional se introducen en el sistema a trav\u00e9s de conectores Kafka, lo que permite una visi\u00f3n unificada de las preferencias y el historial de cada usuario. Combinando estos flujos de datos con el c\u00f3digo utilizado en los SDK de Columnar, las empresas pueden optimizar su estrategia de segmentaci\u00f3n publicitaria, ofreciendo anuncios personalizados basados en las \u00faltimas interacciones y preferencias hist\u00f3ricas del usuario, todo ello procesado r\u00e1pidamente y a escala utilizando la arquitectura distribuida de Capella Columnar.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los modelos de ciencia de datos podr\u00edan aplicarse utilizando otras herramientas, para encontrar tendencias y construir resultados anal\u00edticos que impulsen experiencias adecuadas para el usuario final. Esto permite ofrecer anuncios oportunos y relevantes, maximizando el compromiso y las tasas de conversi\u00f3n a trav\u00e9s de aplicaciones creadas en los SDK.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Tratamiento de datos por lotes<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para cargas de trabajo anal\u00edticas m\u00e1s tradicionales en las que los datos se procesan en masa, el <\/span><b>modo de consulta en b\u00fafer<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> garantiza un uso eficiente de la memoria durante la carga de conjuntos de datos en memoria. Casos de uso como <\/span><b>Procesos ETL<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>inteligencia empresarial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">y <\/span><b>almacenamiento de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> pueden beneficiarse de esta capacidad. Gracias a la potencia de SQL++, las herramientas de BI pueden extraer r\u00e1pidamente informaci\u00f3n de gran valor sin necesidad de recurrir a tantas herramientas anal\u00edticas de terceros.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Operaciones de datos entre idiomas<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En <\/span><b>API unificada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> permite a los equipos de desarrollo cambiar f\u00e1cilmente de un lenguaje de programaci\u00f3n a otro sin necesidad de aprender nuevos patrones. Esto es especialmente \u00fatil para los equipos que trabajan en <\/span><b>arquitecturas de microservicios<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">donde los distintos componentes pueden estar escritos en lenguajes diferentes (por ejemplo, Java para los servicios backend, Node.js para las API en tiempo real).<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Panorama t\u00e9cnico: primeros pasos<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para que te hagas una idea de lo f\u00e1cil que es empezar a utilizar todos los SDKs de Capella Columnar, aqu\u00ed tienes un ejemplo de conexi\u00f3n a un cluster de Capella Columnar utilizando el comando <\/span><a href=\"https:\/\/docs.couchbase.com\/python-columnar-sdk\/current\/howtos\/managing-connections.html\"><b>SDK de Python<\/b><\/a>Ver <a href=\"https:\/\/docs.couchbase.com\/home\/columnar-sdk.html\">la documentaci\u00f3n de Java y Node.js<\/a> ejemplos:<\/p>\n<div id=\"attachment_16540\" style=\"width: 910px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image3.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-16540\" class=\"size-large wp-image-16540\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image3-1024x512.png\" alt=\"Connection management code example in Python\" width=\"900\" height=\"450\" srcset=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image3-1024x512.png 1024w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image3-300x150.png 300w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image3-768x384.png 768w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image3-1536x768.png 1536w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image3-1320x660.png 1320w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image3.png 1999w\" sizes=\"auto, (max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-16540\" class=\"wp-caption-text\">Figura 3. Ejemplo de c\u00f3digo de gesti\u00f3n de conexiones en Python<\/p><\/div>\n<p>El proceso es similar en todos los\u00a0<a href=\"https:\/\/docs.couchbase.com\/home\/columnar-sdk.html\">todos los SDK<\/a>garantizando una experiencia coherente con independencia del idioma. Una vez conectado, puede ejecutar consultas SQL, gestionar \u00e1mbitos y trabajar con colecciones.<\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Ejecuci\u00f3n as\u00edncrona de consultas<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El SDK de Python es compatible con las APIs de Streaming Sync y Async. Las aplicaciones que necesitan operaciones no bloqueantes tambi\u00e9n pueden realizar consultas as\u00edncronas utilizando la API de Python <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">asyncio<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> framework. Esto permite ejecutar consultas sin esperar a que finalicen, lo que aumenta el rendimiento, especialmente cuando se manejan grandes conjuntos de datos u operaciones lentas. Este ejemplo tambi\u00e9n muestra el acceso a datos en buffer frente al streaming.<\/span><\/p>\n<pre class=\"nums:false lang:python decode:true\">from acouchbase_columnar import get_event_loop\r\nfrom acouchbase_columnar.cluster import AsyncCluster\r\n\r\nconsulta = \"\"\"\r\n       SELECT aerol\u00ednea, COUNT(*) AS route_count, AVG(distancia_ruta) AS avg_distancia_ruta\r\n       FROM `viajes-muestra`.inventario.ruta\r\n       GROUP BY aerol\u00ednea ORDER BY recuento_rutas DESC\r\n       \"\"\"\r\nres = await cluster.execute_query(query)\r\n\r\n# Buffered: Ejecuta una consulta y almacena todas las filas de resultados en la memoria del cliente.\r\nall_rows = await res.get_all_rows()\r\n# NOTA: all_rows es una lista, _no_ uses `async for`.\r\nfor fila en todas_las_filas:\r\n       print(f'Fila encontrada: {fila}')\r\n\r\n# Streaming: Ejecutar una consulta y procesar las filas a medida que llegan del servidor.\r\nres = await cluster.ejecutar_consulta(sentencia)\r\nasync for fila en res.filas():\r\n       print(f'Fila encontrada: {fila}')<\/pre>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En este ejemplo, el <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">asyncio<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> se utiliza para gestionar consultas de forma as\u00edncrona, lo que permite a la aplicaci\u00f3n realizar otras tareas mientras espera los resultados de la consulta.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Consultas parametrizadas<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las consultas parametrizadas ayudan a proteger su aplicaci\u00f3n de <\/span><b>Ataques de inyecci\u00f3n SQL<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> separando la l\u00f3gica de consulta de la entrada de datos. Esto es especialmente importante cuando se manejan datos proporcionados por el usuario.<\/span><\/p>\n<pre class=\"nums:false lang:python decode:true\"># Par\u00e1metros de posici\u00f3n\r\nconsulta = \"\"\"\r\n       SELECT compa\u00f1\u00eda a\u00e9rea, COUNT(*) AS route_count, AVG(distancia_ruta)\r\n       AS avg_route_distance FROM ruta\r\n       WHERE sourceairport=$1 AND distance&gt;=$2\r\n       GROUP BY aerol\u00ednea ORDER BY recuento_ruta DESC\r\n       \"\"\"\r\nres = scope.execute_query(query, QueryOptions(positional_parameters=['SFO', 1000]))\r\n\r\n# Par\u00e1metros con nombre\r\nconsulta = \"\"\"\r\n       SELECT aerol\u00ednea, COUNT(*) AS route_count, AVG(distancia_ruta)\r\n       AS avg_route_distance FROM ruta\r\n       WHERE sourceairport=$source_airport AND distance&gt;=$min_distance\r\n       GROUP BY aerol\u00ednea ORDER BY recuento_rutas DESC\r\n       \"\"\"\r\nres = scope.execute_query(query, QueryOptions(named_parameters={'aeropuerto_de_origen': 'SFO', 'distancia_min': 1000}))<\/pre>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En este ejemplo, pasamos el c\u00f3digo del aeropuerto como par\u00e1metro, lo que garantiza que la consulta sigue siendo segura y evita los riesgos asociados a la inyecci\u00f3n SQL.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Utilizaci\u00f3n de los resultados de las consultas en las bibliotecas de an\u00e1lisis de datos<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Couchbase Columnar SDK se integra a la perfecci\u00f3n con las bibliotecas de an\u00e1lisis de datos m\u00e1s populares de Python, como <\/span><b>Pandas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b>PyArrow<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Las herramientas de an\u00e1lisis de datos son las preferidas para la ciencia de datos y los proyectos de IA\/ML, lo que facilita la incorporaci\u00f3n de los resultados de las consultas al flujo de trabajo anal\u00edtico.<\/span><\/p>\n<h4>Importaci\u00f3n de los resultados de la consulta a un DataFrame de Pandas<\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Este ejemplo muestra c\u00f3mo los resultados de una consulta Couchbase pueden convertirse f\u00e1cilmente en <\/span><b>Pandas DataFrames<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">que permite manipular y explorar los datos.<\/span><\/p>\n<pre class=\"nums:false lang:python decode:true\">importar pandas como pd\r\n\r\nres = scope.ejecutar_consulta(consulta)\r\ndf = pd.DataFrame.from_records(res.rows(), index='aerol\u00ednea')\r\n\r\nprint(df.head())\r\n# aerol\u00ednea recuento_ruta distancia_avg_ruta\r\n# AA 2354 2314.884359\r\n# UA 2180 2350.365407\r\n# DL 1981 2350.494112\r\n# US 1960 2101.417609\r\n# WN 1146 1397.736500<\/pre>\n<h4>Importar resultados de consulta a una tabla PyArrow<\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para tareas de rendimiento intensivo, los resultados de Couchbase pueden utilizarse en <\/span><b>Tablas PyArrow<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">que facilita el an\u00e1lisis en memoria y la integraci\u00f3n con sistemas de almacenamiento en columnas.<\/span><\/p>\n<pre class=\"nums:false lang:python decode:true\">importar pyarrow como pa\r\n\r\nres = \u00e1mbito.ejecutar_consulta(consulta)\r\ntable = pa.Table.from_pylist(res.get_all_rows())\r\n\r\nprint(tabla.to_string())\r\n# pyarrow.Table\r\n# route_count: int64\r\n# distancia_viaje_avg: double\r\n# aerol\u00ednea: cadena<\/pre>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al ser compatible con las bibliotecas Pandas y PyArrow, el SDK Python de Couchbase Columnar simplifica la integraci\u00f3n en los procesos existentes de ciencia de datos y an\u00e1lisis de datos, permitiendo un an\u00e1lisis y procesamiento de datos eficientes.<\/span><\/p>\n<hr \/>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos ejemplos muestran c\u00f3mo ejecutar consultas en buffer, streaming, as\u00edncronas y parametrizadas usando los SDKs de Couchbase,<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0lo que le permite adaptar la ejecuci\u00f3n de consultas a los requisitos de su aplicaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Conclusi\u00f3n<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los SDK de Capella Columnar son un potente complemento para los desarrolladores que trabajan con an\u00e1lisis de datos a gran escala. Con un s\u00f3lido soporte para m\u00faltiples lenguajes, ejecuci\u00f3n de consultas optimizada y compatibilidad multiplataforma, estos SDK proporcionan la flexibilidad, el rendimiento y la fiabilidad necesarios para manejar las cargas de trabajo de datos modernas. Tanto si procesa flujos de datos en tiempo real como si ejecuta consultas anal\u00edticas complejas, los SDK de Capella Columnar est\u00e1n dise\u00f1ados para mejorar su experiencia de desarrollo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Explore las posibilidades y empiece a crear aplicaciones m\u00e1s inteligentes y r\u00e1pidas con Capella Columnar hoy mismo.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Recursos<\/span><\/h2>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Documentaci\u00f3n e instrucciones de instalaci\u00f3n: <\/span><a href=\"https:\/\/docs.couchbase.com\/python-columnar-sdk\/current\/hello-world\/overview.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">Python<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> &#8211; <\/span><a href=\"https:\/\/docs.couchbase.com\/nodejs-columnar-sdk\/current\/hello-world\/overview.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">Node.js<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> &#8211; <\/span><a href=\"https:\/\/docs.couchbase.com\/java-columnar-sdk\/current\/hello-world\/overview.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">Java<\/span><\/a><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">M\u00e1s informaci\u00f3n <\/span><a href=\"https:\/\/docs.couchbase.com\/columnar\/intro\/intro.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">Capella Columnar<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> y sus casos de uso<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Empieza a utilizar Capella, gratis, hoy mismo: <\/span><a href=\"https:\/\/cloud.couchbase.com\/sign-up?ref=blog\"><span style=\"font-weight: 400;\">inscr\u00edbete<\/span><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Couchbase continues to lead the way in enabling high-performance data analytics with the introduction of SDKs for Capella Columnar, its cutting-edge analytical database, designed for real-time JSON analytics with zero ETL and options for operational write-back. 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